Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der wissensbasierten Modellierung von Audio-Signal-Klassifikatoren (ASK) für die Bioakustik. Sie behandelt ein interdisziplinäres Problem, das viele Facetten umfasst. Zu diesen gehören artspezifische bioakustische Fragen, mathematisch-algorithmische Details und Probleme der Repräsentation von Expertenwissen. Es wird eine universelle praktisch anwendbare Methode zur wissensbasierten Modellierung bioakustischer ASK dargestellt und evaluiert. Das Problem der Modellierung von ASK wird dabei durchgängig aus KDD-Perspektive (Knowledge Discovery in Databases) betrachtet. Der grundlegende Ansatz besteht darin, mit Hilfe von modifizierten KDD-Methoden und Data-Mining-Verfahren die Modellierung von ASK wesentlich zu erleichtern. Das etablierte KDD-Paradigma wird mit Hilfe eines detaillierten formalen Modells auf den Bereich der Modellierung von ASK übertragen. Neunzehn elementare KDD-Verfahren bilden die Grundlage eines umfassenden Systems zur wissensbasierten Modellierung von ASK. Methode und Algorithmen werden evaluiert, indem eine sehr umfangreiche Sammlung akustischer Signale des Großen Tümmlers mit ihrer Hilfe untersucht wird. Die Sammlung wurde speziell für diese Arbeit in Eilat (Israel) angefertigt. Insgesamt werden auf Grundlage dieses Audiomaterials vier empirische Einzelstudien durchgeführt: - Auf der Basis von oszillographischen und spektrographischen Darstellungen wird ein phänomenologisches Klassifikationssystem für die vielfältigen Laute des Großen Tümmlers dargestellt. - Mit Hilfe eines Korpus halbsynthetischer Audiodaten werden verschiedene grundlegende Verfahren zur Modellierung und Anwendung von ASK in Hinblick auf ihre Genauigkeit und Robustheit untersucht. - Mit einem speziell entwickelten Clustering-Verfahren werden mehrere Tausend natürliche Pfifflaute des Großen Tümmlers untersucht. Die Ergebnisse werden visualisiert und diskutiert. - Durch maschinelles mustererkennungsbasiertes akustisches Monitoring wird die Emissionsdynamik verschiedener Lauttypen im Verlaufe von vier Wochen untersucht. Etwa 2.5 Millionen Klicklaute werden im Anschluss auf ihre spektralen Charakteristika hin untersucht. Die beschriebene Methode und die dargestellten Algorithmen sind in vielfältiger Hinsicht erweiterbar, ohne dass an ihrer grundlegenden Architektur etwas geändert werden muss. Sie lassen sich leicht in dem gesamten Gebiet der Bioakustik einsetzen. Hiermit besitzen sie auch für angrenzende Disziplinen ein hohes Potential, denn exaktes Wissen über die akustischen Kommunikations- und Sonarsysteme der Tiere wird in der theoretischen Biologie, in den Kognitionswissenschaften, aber auch im praktischen Naturschutz, in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. / The present thesis is dedicated to the problem of knowledge-based modeling of audio-signal-classifiers in the bioacoustics domain. It deals with an interdisciplinary problem that has many facets. To these belong questions of knowledge representation, bioacoustics and algorithmical issues. The main purpose of the work is to provide and evaluate a scientific method in which all these facets are taken into consideration. In addition, a number of algorithms, which implement all important steps of this method, are described. The problem of modeling audio-signal-classifiers is regarded from the KDD-perspective (Knowledge-Discovery in Databases). The fundamental idea is to use modified KDD- and Data-Mining-algorithms to facilitate the modeling of audio-signal-classifiers. A detailed mathematical formalism is presented and the KDD-paradigm is adopted to the problem of modeling audio-signal-classifiers. 19 new KDD-procedures form a comprehensive system for knowledge-based audio-signal-classifier design. An extensive collection of acoustic signals of the bottlenose-dolphin was recorded in Eilat (Israel). It forms the basis of four empirical studies: A phenomenological classification of acoustic phenomena, an experimental evaluation of accuracy and precision of classifiers, a cluster analysis of whistle sounds and a monitoring study to examine the nature of click sounds. Both, method and algorithms can be adopted to other branches in bioacoustics without changing their fundamental architecture.

Welchen Einfluß hat eine Erkrankung der lautgenerierenden Strukturen auf das Lautprodukt. Wie kann eine Stimmveränderung beschrieben werden? Diese Fragen waren zentrales Thema der Untersuchungen. Es wurde ausschließlich auf Senderseite gearbeitet und das akustische Signal und sein Generierungsmechanismus betrachtet. Zunächst wurden nichtlineare Phänomene in drei Fallstudien betrachtet. Nichtlineare Phänomene sind akustische Ereignisse, die auf ein besonderes Schwingungsverhalten der Stimmlippen zurückzuführen sind. In allen drei Fällen kamen nichtlineare Phänomene am häufigsten bei dem erkrankten Tier vor. In einer weiteren Untersuchung wurde der Harmonischen-Rausch-Abstand auf Hundebellen angewendet. Dieser akustische Parameter wurde bisher noch nicht in der Bioakustik verwendet. Normal klingende Hunde scheinen einen mittleren HNR Bereich einzunehmen, während Hunde mit Dysphonie außerhalb dieses Bereiches liegen. Außerdem wurden Untersuchungen zur Anatomie der Stimmlippen und des Vokaltraktes durchgeführt, um bestimmte Aspekte der laryngealen Stimmgenerierung zu verstehen. Diese Dissertation enthält WAVE-Datein, welche hier heruntergeladen werden können: Attached Audiofiles. / If the sender's physiology or merely the sound generating apparatus is affected by a disease, what impact on voice does it have? How can this vocal change be described? Those questions were the central issue in this work, consequently this work is focussed on the sender's side - the acoustic signal and the mechanism of sound production. First nonlinear phonemena, acoustic events arising from certain vibration patterns of the vocal folds were investigated in three case studies. In all three cases the amount of nonlinear phenomena was higher in the disordered animal. Second, the harmonic-to-noise-ratio (HNR), an acoustic parameter not yet used in animal bioacoustics, was applied to dog barks to quantify dysphonia. Normal sounding dogs occupy a middle HNR range, while dysphonic dogs exceed this range to higher as well as to lower HNR values. Additionally, certain aspects of the vocal fold and vocal tract anatomy were investigated in respect to their significance for laryngeal sound generation. This dissertation contains WAVE-files which can be downloaded here: Attached Audiofiles.

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In ihrer stammesgeschichtlichen Entwicklung haben, neben Säugetieren, Vögeln und Insekten, auch Froschlurche ein umfangreiches Repertoire an akustischen Signalen zur Identifizierung arteigener Individuen und anlocken potenzieller Paarungspartner entwickelt. Diese sogenannten Anzeigerufe sind dabei für jede Art einzigartig. Beobachtungen zeigen aber, dass es neben dieser Artspezifität, auch Ähnlichkeiten in den Anzeigerufen zwischen nicht näher verwandten Arten existieren. Es stellt sich daher die Frage woher diese Ähnlichkeiten stammen. Stellen diese Ähnlichkeiten eine Anpassung an die Bedingungen der Lebensräume dar (konvergente Evolution) oder sind sie ein Ergebnis der stammesgeschichtlichen Entwicklung der Arten (divergente Evolution). Zur Klärung dieser Frage habe ich Anzeigerufe von ca. 1500 Arten aus den unterschiedlichsten Lebensräumen unseres Planten gesammelt und ausgewertet. Eine Korrelation der gemessenen akustischen Eigenschaften (z. B. dominante Frequenz) mit der Phylogenie der Amphibien sollte dabei klären, inwieweit die Phylogenie mit diesen akustischen Eigenschaften verknüpft ist. Vergleiche zwischen verschiedenen Kategorien aus Morphologie, Verhalten und Lebensraum in Bezug auf die akustischen Eigenschaften wiederum sollten mögliche Anpassungen der akustischen Eigenschaften herausstellen. Es stellte sich am Ende heraus, dass einige akustische Eigenschaften (z. B. dominante Frequenz) sowohl ein Ergebnis einer divergenten Evolution sind, als auch einer konvergenten Evolution. Zusätzlich war es mir möglich die Anzeigerufe in separate Gilden einzuteilen, die ähnliche strukturellen Eigenschaften aufweisen. Gilden in die Arten unabhängig von ihren verwandtschaftlichen Beziehungen eingeordnet werden können. Ein Werkzeug was Vergleiche zwischen Arten anhand ihrer Akustik vereinfacht und die Möglichkeit gibt zu verstehen wie Arten die Bedingungen ihrer Lebensräume auf ähnliche akustische Weise nutzen. / Beside mammals, birds and insects also anurans developed at their evolutionary history a wide repertoire of acoustic signals to identify conspecific individuals and to attract possible mating partners. These so-called advertisement calls are unique to every single species. However, beside this species-specific uniqueness we can also observe astonishing similarities among advertisement calls of not close related species. Therefore, there is the question of where these similarities came from. Are these similarities adaptations to conditions to similar biology’s and environments and so a result of a convergent evolution or these similarities arose by the anuran phylogeny and represent a divergent evolution? To answer these questions I collected and measured advertisement calls of ca. 1500 anuran species around the globe of different living habitats. A correlation between phylogeny and acoustic properties (e.g. dominant frequency) could show the influence of the phylogeny at the evolved acoustic traits. Comparisons among different categories of morphology, behaviour and habitat concerning the acoustic traits could show possible adaptations. The result of my research showed that some structural and spectral properties are a consequence of the phylogenetic history as well as an adaptation to conditions of biology and environment. Both, the divergent and the convergent evolution place a role in these cases. Additional I managed to introduce a system to order anuran advertisement calls into distinct guilds. These guilds show how different species uses their acoustic properties in a similar matter. An additional tool to make comparisons among species easier and to understand how anuran uses environments in a similar acoustic way.

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Automated observation of avian vocal activity and species diversity can be a transformative tool for ornithologists, conservation biologists, and bird watchers to assist in long-term monitoring of critical environmental niches. Deep artificial neural networks have surpassed traditional classifiers in the field of visual recognition and acoustic event classification. Still, deep neural networks require expert knowledge to design, train, and test powerful models. With this constraint and the requirements of future applications in mind, an extensive research platform for automated avian activity monitoring was developed: BirdNET. The resulting benchmark system yields state-of-the-art scores across various acoustic domains and was used to develop expert tools and public demonstrators that can help to advance the democratization of scientific progress and future conservation efforts. / Die automatisierte Überwachung der Vogelstimmenaktivität und der Artenvielfalt kann ein revolutionäres Werkzeug für Ornithologen, Naturschützer und Vogelbeobachter sein, um bei der langfristigen Überwachung kritischer Umweltnischen zu helfen. Tiefe künstliche neuronale Netzwerke haben die traditionellen Klassifikatoren im Bereich der visuellen Erkennung und akustische Ereignisklassifizierung übertroffen. Dennoch erfordern tiefe neuronale Netze Expertenwissen, um leistungsstarke Modelle zu entwickeln, trainieren und testen. Mit dieser Einschränkung und unter Berücksichtigung der Anforderungen zukünftiger Anwendungen wurde eine umfangreiche Forschungsplattform zur automatisierten Überwachung der Vogelaktivität entwickelt: BirdNET. Das daraus resultierende Benchmark-System liefert state-of-the-art Ergebnisse in verschiedenen akustischen Bereichen und wurde verwendet, um Expertenwerkzeuge und öffentliche Demonstratoren zu entwickeln, die dazu beitragen können, die Demokratisierung des wissenschaftlichen Fortschritts und zukünftige Naturschutzbemühungen voranzutreiben.

Ljudigenkänning möjliggörs genom spektralanalys, som beräknas av den snabba fouriertransformen (FFT), och har under senare år nått stora genombrott i samband med ökningen av datorprestanda och artificiell intelligens. Tekniken är nu allmänt förekommande, i synnerhet inom bioakustik för identifiering av djurarter, en viktig del av miljöövervakning. Det är fortfarande ett växande vetenskapsområde och särskilt igenkänning av fågelsång som återstår som en svårlöst utmaning. Även de främsta algoritmer i området är långt ifrån felfria. I detta kandidatexamensarbete implementerades och utvärderades enkla algoritmer för att para ihop ljud med en ljuddatabas. En filtreringsmetod utvecklades för att urskilja de karaktäristiska frekvenserna vid fem tidsramar som utgjorde basen för jämförelsen och proceduren för ihopparning. Ljuden som användes var förinspelad fågelsång (koltrast, näktergal, kråka och fiskmås) så väl som egeninspelad mänsklig röst (4 unga svenska män). Våra resultat visar att framgångsgraden normalt är 50–70%, den lägsta var fiskmåsen med 30% för en liten databas och den högsta var koltrasten med 90% för en stor databas. Rösterna var svårare för algoritmen att särskilja, men de hade överlag framgångsgrader mellan 50% och 80%. Dock gav en ökning av databasstorleken generellt inte en ökning av framgångsgraden. Sammanfattningsvis visar detta kandidatexamensarbete konceptbeviset bakom fågelsångigenkänning och illustrerar såväl styrkorna som bristerna av dessa enkla algoritmer som har utvecklats. Algoritmerna gav högre framgångsgrad än slumpen (25%) men det finns ändå utrymme för förbättring eftersom algoritmen vilseleddes av ljud av samma frekvenser. Ytterligare studier behövs för att bedöma den utvecklade algoritmens förmåga att identifiera ännu fler fåglar och röster. / Sound recognition is made possible through spectral analysis, computed by the fast Fourier transform (FFT), and has in recent years made major breakthroughs along with the rise of computational power and artificial intelligence. The technology is now used ubiquitously and in particular in the field of bioacoustics for identification of animal species, an important task for wildlife monitoring. It is still a growing field of science and especially the recognition of bird song which remains a hard-solved challenge. Even state-of-the-art algorithms are far from error-free. In this thesis, simple algorithms to match sounds to a sound database were implemented and assessed. A filtering method was developed to pick out characteristic frequencies at five time frames which were the basis for comparison and the matching procedure. The sounds used were pre-recorded bird songs (blackbird, nightingale, crow and seagull) as well as human voices (4 young Swedish males) that we recorded. Our findings show success rates typically at 50–70%, the lowest being the seagull of 30% for a small database and the highest being the blackbird at 90% for a large database. The voices were more difficult for the algorithms to distinguish, but they still had an overall success rate between 50% and 80%. Furthermore, increasing the database size did not improve success rates in general. In conclusion, this thesis shows the proof of concept and illustrates both the strengths as well as short-comings of the simple algorithms developed. The algorithms gave better success rates than pure chance of 25% but there is room for improvement since the algorithms were easily misled by sounds of the same frequencies. Further research will be needed to assess the devised algorithms' ability to identify even more birds and voices.

Einige wenig bekannte Aspekte der Biologie der Peloridiidae (Verhalten, intraspezifische Kommunikation, Wirtspflanzenassoziationen, Feinmorphologie usw.) wurden untersucht. Die gewonnenen Informationen wurden benutzt, um eine phylogenetische Hypothese zu Verhältnissen der Peloridiidae untereinander und zu anderen Hemiptera aufzustellen. Wirtspflanzen der Peloridiidae wurden in Australien, Chile und Neuseeland systematisch besammelt. Peloridiidae als Familie scheinen keine Präferenz für ein Taxon der Bryophyta zu haben, auch wenn sie eine Affinität zu einigen Gruppen der Moose zeigen. Unterschiedliche Arten und Gattungen der Peloridiidae können sich aber in ihrer Selektivität unterscheiden. Vibrationssignale von vier Arten der Peloridiidae wurden zum ersten Mal untersucht. Einige Eigenschaften dieser Signale variierten zwischen den Arten: australische und südamerikanische Vertreter waren einander ähnlich, die neuseeländischen unterschieden sich aber von ihnen beiden. Detaillierte Informationen zu feinen morphologischen Merkmalen der Antennen, Labiumspitze, Tarsen, Integumentaldrüsen usw. in 21 Arten der Peloridiidae und einigen Außengruppen wurden zum ersten Mal präsentiert. Die erarbeiteten Merkmale wurden zur Herstellung einer phylogenetischen Hypothese herangezogen. Die Peloridiidae erwiesen sich da als ein Monophylum, dessen Schwestergruppe die Auchenorrhyncha waren. Dieses Verhältnis wird anhand von Daten aus Literatur und anderen Untersuchungen diskutiert und etwas in Frage gestellt. Die intrafamiliären Verhältnisse der Peloridiidae sind nach der erarbeiteten phylogenetischen Hypothese denen aus Literatur bekannten ähnlich; der wichtige Unterschied ist die basale Position der Gattung Peloridium. In einer Analyse mit zusätzlichen drei verhaltensökologischen Merkmalen ändert Peloridium aber seine Position, was das Potential der integrativen Ansätze illustriert, aber vorsichtig interpretiert werden muss, da solche Merkmale schwer zu homologisieren sind. / Some insufficiently studied aspects of Peloridiidae biology such as behavior, intraspecific communication, host plant preferences and fine morphology were investigated. The newly acquired information was used for production of a phylogenetic hypothesis on Peloridiidae relationships and critical evaluation of the existing ones. Host plants of Peloridiidae were studied systematically in Australia, Chile and New Zealand. Peloridiidae as a whole were found not to be bound to particular bryophyte taxa, although they regularly occurred in species of Dicranaceae, Hypopterygiaceae, Polytrichaceae and Sphagnaceae. Still, different species and genera could vary in their host plant specificity. Vibrational signals of four Peloridiidae species were studied for the first time. Features of these signals varied between species, the Australian and South American ones being similar to each other and the New Zealand species different from both of them. Detailed information on fine morphology of antennae, genae, labium tip, tegminal sculpture, tarsi, abdominal sculpture and integumental glands in 21 Peloridiidae species and some sister groups was presented for the first time. The findings were formalized as a matrix of 93 characters and analyzed phylogenetically with methods of maximum parsimony. A monophyletic Peloridiidae resulted, with significant support of the sister-group relationship to Auchenorrhyncha. This relationship was discussed on the background of other studies and literature data. The intrafamiliar structure of Peloridiidae in the present study was quite similar to previously published works, with the major exception of the genus Peloridium branching off most basally in the phylogenetic tree. Three additional bioacoustic and behavioral characters, when integrated into the matrix, change the position of Peloridium and demonstrate the potential of integrative approaches, although this result must be treated with care due to complicated homologization of behavioral traits. / В данной работе исследуется ряд недостаточно изученных ранее аспектов биологии семейства Peloridiidae: поведение, внутривидовая коммуникация, трофические связи с растениями и тонкие детали морфологии. Полученная информация используется для создания новой филогенетической гипотезы о родственных связях Peloridiidae и для критической оценки существующих гипотез. Кормовые растения семейства систематически изучены в Австралии, Новой Зеландии и Чили. Peloridiidae в целом, как выяснилось, не привязаны к отдельным таксонам мохообразных, хотя они регулярно встречались на представителях Dicranaceae, Hypopterygiaceae, Polytrichaceae и Sphagnaceae. Однако, трофическая специфичность отдельных родов и видов может сильно различаться. Впервые изучены вибрационные сигналы четырех видов пелоридиид. Черты сигналов различались внутри семейства: сигналы южноамериканских и австралийских видов были похожи, в то время как новозеландские виды от них отличались. Впервые представлена подробная информация о морфологии антенн, кончика хоботка, лапок, скульптуры тегменов, брюшка и покровных желез для 21 вида пелоридиид и некоторых внешних групп. Эти находки были организованы в матрицу из 93 признаков и проанализированы филогенетически с помощью методов минимизации изменений. В результате монофилетические Peloridiidae оказались сестринской группой монофилетических Auchenorrhyncha, с неплохим статистическим подтверждением. Эта группировка обсуждается в свете других работ и данных литературы. Внутренняя структура семейства в настоящей работе оказалась довольно похожей на данные литературы, за важным исключением рода Peloridium, который оказался на самом нижнем ответвлении филогенетического древа. Когда к анализу были привлечены три дополнительных признака (биоакустические и поведенческие), позиция Peloridium изменилась. Этот результат иллюстрирует потенциал интегративных методов, хотя и требует осторожного к себе отношения из-за сложностей гомологизации поведенческих признаков.

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